当前位置: 首页 > article >正文

一般机器学习有哪些算法?

传统的机器学习算法主要依赖统计学和优化方法,不依赖深层神经网络,通常具有较高的可解释性且适用于中小规模数据集。以下是经典的传统机器学习算法分类及代表性模型:


一、监督学习(Supervised Learning)

1. 回归(Regression)
  • 线性回归(Linear Regression)
    通过最小化预测值与真实值的平方误差,拟合特征与目标之间的线性关系。
    场景:房价预测、销量趋势分析。

  • 岭回归(Ridge Regression)Lasso回归(Lasso Regression)
    在线性回归基础上加入L2或L1正则化,防止过拟合。
    场景:高维数据回归(如基因数据分析)。

  • 支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)
    基于支持向量机(SVM)的回归方法,通过间隔最大化优化预测边界。

2. 分类(Classification)
  • 逻辑回归(Logistic Regression)
    通过Sigmoid函数将线性回归结果映射到概率,用于二分类或多分类。
    场景:信用评分、疾病预测。

  • 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
    寻找最大间隔超平面分割数据,支持核技巧处理非线性问题。
    场景:文本分类、图像分割。

  • 决策树(Decision Tree)
    基于特征阈值递归划分数据,生成树形规则(如ID3、C4.5、CART)。
    场景:客户分群、风险评估。

  • K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)
    根据样本在特征空间中的最近邻标签进行预测,属于惰性学习。
    场景:推荐系统、简单模式识别。

  • 朴素贝叶斯(Naive Bayes)
    基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设,计算类别概率。
    场景:垃圾邮件过滤、情感分析。

3. 集成学习(Ensemble Learning)
  • 随机森林(Random Forest)
    通过多棵决策树的投票或平均提升泛化能力,降低过拟合。
    场景:高维数据分类(如医疗诊断)。

  • 梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees, GBDT)
    逐步训练弱学习器拟合残差,优化预测效果(如XGBoost、LightGBM)。
    场景:点击率预测、竞赛建模。

  • AdaBoost
    自适应调整样本权重,迭代训练弱分类器并加权组合。
    场景:人脸检测、异常识别。


二、无监督学习(Unsupervised Learning)

1. 聚类(Clustering)
  • K均值(K-Means)
    将数据划分为K个簇,最小化簇内样本到中心的距离平方和。
    场景:用户分群、图像压缩。

  • 层次聚类(Hierarchical Clustering)
    构建树状聚类结构,支持自底向上(AGNES)或自顶向下(DIANA)划分。
    场景:生物基因分类、文档主题聚类。

  • DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering)
    基于密度发现任意形状的簇,自动识别噪声点。
    场景:地理数据聚类、异常检测。

  • 高斯混合模型(GMM)
    假设数据由多个高斯分布混合生成,通过EM算法估计参数。
    场景:语音信号分离、图像分割。

2. 降维(Dimensionality Reduction)
  • 主成分分析(PCA)
    线性降维,提取数据最大方差方向的主成分。
    场景:数据可视化、特征压缩。

  • 线性判别分析(LDA)
    最大化类间差异、最小化类内差异的监督降维方法。
    场景:人脸识别、分类任务的特征提取。

3. 关联规则(Association Rule)
  • Apriori算法
    挖掘频繁项集(如“购买啤酒的用户常购买尿布”)。
    场景:购物篮分析、交叉销售。

三、半监督学习(Semi-Supervised Learning)

  • 标签传播(Label Propagation)
    基于图结构将少量标签扩散到未标注数据。
    场景:社交网络分析、半监督分类。

  • 自训练(Self-Training)
    用已标注数据训练初始模型,预测未标注数据并迭代优化。
    场景:文本分类(标注数据不足时)。


四、概率图模型(Probabilistic Graphical Models)

  • 隐马尔可夫模型(HMM)
    用于时序数据建模,假设状态转移和观测服从马尔可夫性。
    场景:语音识别、股票预测。

  • 贝叶斯网络(Bayesian Network)
    用有向无环图表示变量间的条件依赖关系。
    场景:医疗诊断、风险评估。


五、其他经典算法

  • 核方法(Kernel Methods)
    通过核函数将数据映射到高维空间,解决非线性问题(如核SVM)。
    场景:图像分类、非线性回归。

  • 最近邻(KNN)
    基于距离度量进行预测,无需显式训练过程。
    场景:简单分类/回归(数据分布清晰时)。


六、传统机器学习的优势与局限

优势
  1. 解释性强:如决策树、线性回归可直观理解特征重要性。
  2. 计算效率高:适合中小规模数据,训练和推理速度快。
  3. 依赖特征工程:通过人工设计特征提升模型表现。
局限
  1. 对复杂模式捕捉能力有限:如图像、语音等非结构化数据。
  2. 特征工程成本高:需领域知识设计有效特征。

七、应用场景选择建议

  • 小数据集+可解释性需求:逻辑回归、决策树。
  • 高维稀疏数据:SVM(线性核)、随机森林。
  • 时序数据:HMM、ARIMA(统计模型)。
  • 无标签数据聚类:K-Means、DBSCAN。
  • 关联规则挖掘:Apriori、FP-Growth。

传统机器学习算法至今仍在工业界广泛应用,尤其在数据规模较小、特征明确且需解释性的场景中表现优异。结合业务需求和数据特点选择合适的算法,往往能高效解决问题。


http://www.kler.cn/a/585516.html

相关文章:

  • 共享内存的通信
  • 境内深度合成服务算法备案通过名单分析报告
  • 西游记英文版108天社里学练活动总结与感言
  • .NET Core 中如何实现缓存的预热?
  • 卷积神经网络 - 基本概念
  • 用Maven创建只有POM文件的项目
  • clickhouse网络安全日志 网络安全日志保存时间
  • Linux下学【MySQL】中如何实现:多表查询(配sql+实操图+案例巩固 通俗易懂版~)
  • pytorch中的基础数据集
  • 深搜专题8:N皇后
  • 最节省服务器,手搓电子证书查询系统
  • Navicat安装流程
  • 鸿蒙 @ohos.arkui.dragController (DragController)
  • 深度学习中学习率调整策略
  • NetLink内核套接字案例分析
  • 程序化广告行业(13/89):DSP的深入解析与运营要点
  • CH340 模块的作用及其与 JTAG、串口下载和 TTL 电平的关系
  • 【春招笔试】2025.03.13-蚂蚁春招笔试题
  • VisionPro中IPO工具详解
  • 代码随想录二刷|图论7